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Tipo do documento: Tese
Título: Metabolômica, Fitoquímica e Avaliação do Potencial An--inflamatório de Espécies de Lauraceae
Autor: ALCÂNTARA, Bianca Gonçalves Vasconcelos de 
Primeiro orientador: PAULA, Daniela Aparecida Chagas de
Primeiro membro da banca: SILVA, Marcelo Aparecido da
Segundo membro da banca: AMBROZIN, Alessandra Regina Pepe
Terceiro membro da banca: SARTORELLI, Patrícia
Quarto membro da banca: NICÁCIO, Karen de Jesus
Resumo: A família Lauraceae possui uma grande diversidade de gêneros e espécies, das quais várias espécies são endêmicas do Brasil. Algumas espécies dessa família demonstraram propriedade anti-inflamatória para seus extratos ou substâncias isoladas. A inflamação é um distúrbio presente em uma ampla gama de patologias, que representa um alvo relevante de estudos para descoberta de novos tratamentos. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo avaliar a atividade anti-inflamatória de espécies pertencentes à família Lauraceae. Além disso, fazer um estudo metabolômico destas espécies, obter um modelo de predição in silico de atividade antiinflamatória e selecionar uma espécie para realizar o estudo fitoquímico. Foi utilizada UPLCHRMS para o estudo metabolômico. Utilizou-se modelo ex vivo para a avaliação antiinflamatória, além de ferramentas estatísticas para obtenção do modelo de predição da atividade anti-inflamatória de extratos vegetais da família Lauraceae. A partir das estratégias metabolômicas foi possível direcionar o isolamento e purificação de um biomarcador de atividade anti-inflamatória. Os resultados ex vivo demonstraram que a maioria das espécies apresentou atividade anti-inflamatória superior a 50% de inibição,sendo que as espécies Ocotea diospirifolia, Cinnamomum glaziovii, Nectandra membranacea, Ocotea odorifera e Persea major apresentaram os maiores valores de porcentagem de inibição de PGE2, estando acima de 77% de inibição. Diversos extratos demonstraram atividade anti-inflamatória pela primeira vez. Ainda, o estudo metabolômico permitiu caracterizar quimicamente as amostras e construir um modelo de predição PLS robusto, com valores de R 2 = 0,99 e Q 2 = 0,92 e valores preditos na validação externa muito próximos dos valores reais. Além disso, modelos adicionais de aprendizado de máquina ANN e SGD demonstraram ser robustos e corroboraram os resultados do modelo PLS. Entre os biomarcadores positivamente correlacionados com a atividade antiinflamatória, os alcaloides do tipo aporfínicos e benzilisoquinolínicos foram anotados com nível 2 de confiança, conforme diretrizes metabolômicas. Além disso, foi possível isolar um dos biomarcadores da atividade anti-inflamatória, o novo alcaloide 2,10-dimetoxiaporfina, da espécie O. odorifera. Desta forma, este trabalho de uma maneira geral, produziu conhecimento novo sobre 18 espécies da família Lauraceae, que poderá servir de subsídio para futuros estudos de espécies da família Lauraceae; além de evidenciar o potencial para descoberta de novos compostos químicos.
Abstract: The Lauraceae family has a great diversity of genera and species, of which several species are endemic to Brazil. Some species of this family have demonstrated anti-inflammatory properties for their extracts or isolated substances. Inflammation is a disorder present in a wide range of pathologies that represents a relevant target for studies to discover new treatments. In this context, this work aimed to evaluate the anti-inflammatory activity for species belonging to the Lauraceae family. Furthermore, carry out a metabolomic study of these species, obtain an insilico prediction model of anti-inflammatory activity and select a species to carry out a phytochemical study. UPLC-HRMS was used for the metabolomics study. An ex vivo model was used for anti-inflammatory evaluation. In addition to statistical tools to obtain a model for predicting the anti-inflammatory activity of plant extracts from the Lauraceae family. Using metabolomic strategies, it was possible to direct the isolation and purification of a biomarker of anti-inflammatory activity. The ex vivo results demonstrated that most species presented anti-inflammatory activity greater than 50% inhibition, with the species Ocotea diospirifolia, Cinnamomum glaziovii, Nectandra membranacea, Ocotea odorifera and Persea major presenting the highest values of percentage of PGE2 inhibition, being above 77% inhibition. Several extracts demonstrated anti-inflammatory activity for the first time. Furthermore, the metabolomic study allowed us to chemically characterize the samples and build a robust PLS prediction model, with values of R 2 = 0.99 and Q 2 = 0.92 and values predicted in external validation very close to the real values. Furthermore, additional ANN and SGD machine learning models proved to be robust and corroborated the results of the PLS model. Among the biomarkers positively correlated with anti-inflammatory activity, aporphinic and benzylisoquinoline alkaloids were noted with confidence level 2, according to metabolomic guidelines. Furthermore, it was possible to isolate one of the biomarkers of anti-inflammatory activity, the new alkaloid 2,10-dimethoxyaporphine, from the specie O. odorifera. Thus, this work in general produced new knowledge about 18 species of the Lauraceae family that could serve as a basis for future studies of species of the Lauraceae family; in addition to highlighting the potential for discovering new chemical compounds.
Palavras-chave: Predição
Inflamação
Análises de correlação in silico
Alcaloides
Área(s) do CNPq: QUIMICA::QUIMICA ORGANICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal de Alfenas
Sigla da instituição: UNIFAL-MG
Departamento: Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
Programa: Programa de Pós-Graduação em Química
Citação: ALCÂNTARA, Bianca Gonçalves Vasconcelos de. Metabolômica, Fitoquímica e Avaliação do Potencial An--inflamatório de Espécies de Lauraceae. 2023. 125 f. Tese (Doutorado em Química) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2023 .
Tipo de acesso: Acesso Embargado
URI: https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2510
Data de defesa: 1-Nov-2023
Aparece nas coleções:Doutorado

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